Association of rs610604 in TNFAIP3 and rs17728338 in TNIP1 gene polymorphisms with psoriasis susceptibility: A meta-analysis of case-control studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: To date, The pathological mechanisms underlying the occurrence and development of psoriasis are still unanswered questions. Genome-wide association surveys have revealed that TNFAIP3 and TNIP1 were key biomarkers for psoriasis. This study aimed to investigate the association between TNFAIP3 and TNIP1 gene polymorphisms with psoriasis susceptibility. Methods: Comprehensive literature search was undertook across four online databases—PubMed, Embase, Cochrane Library, and China National Knowledge Infrastructure (CNKI) up to August 25, 2019. Allele model of inheritance was used to analyze the original data. Newcastle–Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the risk bias of each study. Pooled odds ratios and 95% confidence intervals were calculated using the RevMan 5.3 software. Results: In all, 13 case-control studies comprising 13,908 psoriasis patients and 20,051 controls were identified and included in this meta-analysis. The results demonstrated that rs610604 in TNFAIP3 polymorphism was significantly associated with psoriasis risk using random effect model (G vs. T, OR = 1.19, 95 % CI: 1.09–1.31, P = 0.0002), and a significant association between rs17728338 in TNIP1 polymorphism and psoriasis vulnerability using fixed effect model (A vs. G, OR = 1.69, 95% CI:1.58–1.80, P < 0.00001). Conclusions: This meta-analysis indicated that rs610604 in TNFAIP3 and rs17728338 in TNIP1 gene polymorphisms were associated with psoriasis susceptibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».